Tracel IA : Un Nouvel Acteur dans le Domaine du Calcul Haute Performance en Apprentissage Profond

Présentation

Tracel est une entreprise technologique qui développe des infrastructures d'apprentissage profond, optimisées tant pour l'entraînement que pour l'inférence. Nous aidons les chercheurs et les ingénieurs à concrétiser leur vision en construisant les outils qui leur permettent de créer des modèles fiables et efficaces avec un temps de développement réduit. Nous voulons que notre travail joue un rôle crucial dans la démocratisation de l'avenir de l'intelligence artificielle et de ses applications dans diverses industries, tout en contribuant à l'avancement du domaine.

Produits

Au moment de la rédaction de ce texte, notre effort principal est de construire Burn : un nouveau framework d'apprentissage profond dynamique et complet construit en utilisant Rust avec une flexibilité extrême, une efficacité de calcul et une portabilité comme objectifs principaux.

Burn est et sera toujours open-source, car c'est la meilleure façon d'augmenter son impact et d'atteindre notre mission. Tracel soutiendra les entreprises qui construisent sur Burn en fournissant des outils et services complémentaires qui répondent à leurs besoins.

Valeurs Fondamentales

Il n'est pas surprenant que l'une de nos valeurs fondamentales soit la transparence ! Nous croyons que partager notre parcours avec la communauté, les succès, mais aussi les manquements, est important, surtout dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Nous valorisons également grandement l'efficacité ; dans le logiciel, mais aussi dans tout ce que nous faisons. Le monde a des ressources limitées et c'est notre travail d'en tirer le meilleur parti ! Sans relâche, nous nous efforçons toujours de consacrer notre temps aux problèmes les plus importants.

Finalement, nous ne sommes pas parfaits et des erreurs vont être commises en cours de route. Ce n'est pas un problème en soi ; nous ne sommes que des humains après tout. Cependant, nous croyons fermement en l'amélioration continue et en l'amélioration itérative de nous-mêmes, ainsi que de tout notre travail.

Contexte

Impliqué dans les logiciels open-source depuis son baccalauréat, Nathaniel a toujours eu un projet passion parallèle pour expérimenter avec ses idées créatives. Après avoir travaillé comme ingénieur logiciel dans l'industrie, Nathaniel s'intéresse à l'apprentissage profond et commence à expérimenter avec. Il est si intéressé qu'il retourne à l'école au MILA pour poursuivre sa quête de connaissances.

Après sa maîtrise, il doit choisir entre l'académie ou l'industrie, et décide de rejoindre une startup en IA, où il pense que son expérience en ingénierie logicielle et en apprentissage automatique pourrait être la plus utile. Comme toujours, Nathaniel a un projet passion parallèle. À ce moment-là, il veut expérimenter avec des réseaux de neurones asynchrones et épars. Cependant, il n'est pas capable de matérialiser son idée parce que les outils logiciels disponibles ne sont pas assez flexibles pour rendre sa vision.

Pensant qu'il n'est probablement pas le seul, que de nombreux chercheurs en IA doivent aussi se sentir contraints, il pense que la meilleure façon de concrétiser son idée serait d'avoir accès à de meilleurs outils. Pendant ce temps, à son emploi de l'époque, il fait l'expérience de la difficulté d'entraîner et de déployer des modèles dans des environnements de production de manière fiable et peu coûteuse.

Ainsi, il commence à travailler sur un framework d'apprentissage profond écrit en Rust comme son prochain projet parallèle. Le choix de Rust comme langage de programmation a été fait pour mieux supporter la programmation concurrente sûre et éviter la dichotomie Python/C++ qui est omniprésente dans le domaine. Il croit que la raison générale d'utiliser Rust est quand on a besoin de traverser plusieurs frontières d'abstraction sans avoir à payer pour la performance, ce qui est exactement le contexte dans lequel se trouve l'apprentissage profond.

Après avoir travaillé sur le projet pendant un certain temps, il décide de l'annoncer en ligne. Le projet reçoit des centaines d'étoiles GitHub en quelques jours et attire des contributeurs sérieux qui l'aident à améliorer le framework.

À partir de là, l'idée de créer une startup autour du projet commence à mijoter dans sa tête.

Fonder l'entreprise

Quelques mois plus tard, Nathaniel convainc facilement son ami de longue date Louis d'abandonner son doctorat en IA pour embrasser la vie excitante de la construction d'une entreprise. Comme Louis avait déjà fondé une startup technologique dans le passé, son expérience en faisait une évidence pour lui de rejoindre Nathaniel comme co-fondateur.

Discutant du commencement de la startup dans un restaurant de leur ville natale, Québec, Nathaniel et Louis font du brainstorming pour un nom d'entreprise. De leur table, la fenêtre offre une vue directe sur le "Tracel de Cap-Rouge", une infrastructure très rouillée supportant les trains. Le mot Tracel, qui est une déformation québécoise du mot anglais trestle, véhicule les valeurs de fiabilité et de durabilité qu'ils voulaient pour leur entreprise, avec des références subtiles à la fois au langage Rust et à la ville natale et langue maternelle des fondateurs.

Il a été décidé de nommer l'entreprise Tracel, et Nathaniel et Louis ont commencé à travailler à temps plein sur le projet à partir de ce jour.

Conclusion

Travailler chez Tracel signifie travailler sur les fondamentaux de l'intelligence artificielle, depuis l'écriture d'algorithmes GPU jusqu'à la construction de modèles d'IA de pointe. Si vous êtes passionné par l'apprentissage profond, l'efficacité algorithmique, ou le langage de programmation Rust, n'hésitez pas à nous contacter !

Nous sommes vraiment excités de commencer notre parcours de soutien à la communauté pour ajouter plus d'intelligence au monde. La vision de Tracel va au-delà de Burn, ce n'est qu'un point de départ et vous pouvez attendre plus de nous à l'avenir. Simplifions ensemble le processus de création d'intelligence, en tant que communauté.